[Analysis of pollution characteristics of solid waste incinerator fly ash in Zhejiang province].
Notice bibliographique
Résumé
Pollutants characteristics, especially in components and contents of heavy metals and PCDD/Fs, were chemical analyzed and toxicological evaluated in fly ash from 6 typical kinds of solid waste incinerators in Zhejiang province. The results indicated that the main elements in fly ash were Si, Ca, Al, Fe, K, Na and Cl. Among all kinds of heavy metals, the Zn content was the highest one, whose average was up to 9 458 mg/kg. Meanwhile, the Cd, Zn, Cu,Cr,Ni, Pb and As contents in the fly ash samples were 642, 127, 22, 18,15, 10 and 2-fold of those in polluted soil, respectively. The leaching ratios of heavy metals in fly ash concluded according to the HJ/T 299-2007 Procedure were lower than its limitation. However, the leaching ratios from NB and LS sample concluded according to the Toxicity Characteristic Leaching Procedure (TCLP) exceeded its limitation. The TEQ of PCDD/Fs from all samples were lower than the limitation in GB 5085.6-2007, while higher than the soil-limitation in Canadian, New Zealand and Sweden, with 105, 59, 401, 369 and 5-fold in the sample HZ, WZ, NB, TZ and HUZ, respectively. It could be concluded that the components and contents of the pollutants were various from different fly ashes. The components of heavy metals were mainly affected by the type of solid wastes. And the technology of the incinerator played important role in the pollution characteristics in fly ash. Thus, it is of significant meaning to study the particulate pollution characteristics of a certain fly ash before disposal or reuse for the purpose of adequate risk assessment and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».